論文の概要: Revisiting Zeroth-Order Optimization for Memory-Efficient LLM Fine-Tuning: A Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11592v3
• Date: Tue, 28 May 2024 03:27:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 01:28:38.385535
• Title: Revisiting Zeroth-Order Optimization for Memory-Efficient LLM Fine-Tuning: A Benchmark
• Title（参考訳）: メモリ効率の良いLLMファインチューニングのためのゼロ階最適化の再検討:ベンチマーク
• Authors: Yihua Zhang, Pingzhi Li, Junyuan Hong, Jiaxiang Li, Yimeng Zhang, Wenqing Zheng, Pin-Yu Chen, Jason D. Lee, Wotao Yin, Mingyi Hong, Zhangyang Wang, Sijia Liu, Tianlong Chen,
• Abstract要約: 本稿では、微調整時のメモリコスト低減のためのソリューションとして、BPフリーゼロオーダー最適化(ZO)への移行を提案する。 従来のZO-SGD法とは異なり、我々の研究はより広い範囲のZO最適化手法に探索を広げる。 本研究は,タスクアライメントの重要性,前方勾配法の役割,アルゴリズムの複雑さと微調整性能のバランスについて,これまで見過ごされてきた最適化原理を明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 166.40879020706151
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the evolving landscape of natural language processing (NLP), fine-tuning pre-trained Large Language Models (LLMs) with first-order (FO) optimizers like SGD and Adam has become standard. Yet, as LLMs grow {in size}, the substantial memory overhead from back-propagation (BP) for FO gradient computation presents a significant challenge. Addressing this issue is crucial, especially for applications like on-device training where memory efficiency is paramount. This paper proposes a shift towards BP-free, zeroth-order (ZO) optimization as a solution for reducing memory costs during LLM fine-tuning, building on the initial concept introduced by MeZO. Unlike traditional ZO-SGD methods, our work expands the exploration to a wider array of ZO optimization techniques, through a comprehensive, first-of-its-kind benchmarking study across five LLM families (Roberta, OPT, LLaMA, Vicuna, Mistral), three task complexities, and five fine-tuning schemes. Our study unveils previously overlooked optimization principles, highlighting the importance of task alignment, the role of the forward gradient method, and the balance between algorithm complexity and fine-tuning performance. We further introduce novel enhancements to ZO optimization, including block-wise descent, hybrid training, and gradient sparsity. Our study offers a promising direction for achieving further memory-efficient LLM fine-tuning. Codes to reproduce all our experiments are at https://github.com/ZO-Bench/ZO-LLM .
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(NLP)の進化途上において、SGDやAdamのような一階最適化(FO)を備えた微調整済みの大規模言語モデル(LLM)が標準となっている。 しかし, LLMのサイズが大きくなるにつれて, FO勾配計算のバックプロパゲーション(BP)によるメモリオーバーヘッドが大きくなることが大きな課題となっている。 特にメモリ効率が最重要であるオンデバイストレーニングのようなアプリケーションでは、この問題に対処することが重要です。 本稿では, BPフリーなゼロオーダー最適化(ZO)へのシフトを, MeZOが最初に導入した概念に基づいて, LLM微調整時のメモリコスト削減のソリューションとして提案する。 従来のZO-SGD法とは異なり、我々の研究はより広範なZO最適化手法に拡張され、5つのLLMファミリー(Roberta, OPT, LLaMA, Vicuna, Mistral)、3つのタスク複雑度、5つの微調整スキームにまたがる総合的なベンチマーク研究が実施されている。 本研究は,タスクアライメントの重要性,前方勾配法の役割,アルゴリズムの複雑さと微調整性能のバランスについて,これまで見過ごされてきた最適化原理を明らかにした。 さらに,ブロックワイド降下,ハイブリッドトレーニング,勾配間隔など,ZO最適化の新たな拡張も導入する。 我々の研究は、よりメモリ効率の良いLCM微調整を実現するための有望な方向性を提供する。 すべての実験を再現するためのコードはhttps://github.com/ZO-Bench/ZO-LLM にある。

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